#pragma once

#include "iostream"
#include "vector"
#include "algorithm"

using namespace std;
/*HJJ QQ479287006
 *给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。

你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。

返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。

 

示例 1：

输入：[7,1,5,3,6,4]
输出：5
解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
     注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。
示例 2：

输入：prices = [7,6,4,3,1]
输出：0
解释：在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock
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 * */
//dp[i] 代表 第几个元素此时最大的收益
//递推公式 dp[0]=0 dp[1]=max(dp[0],num[1]-)
//TODO 自己写成暴力了原来
int maxProfit(vector<int>& prices) {
//7,1,5,3,6,4
    int low = INT_MAX;
    int result = 0;
    for (int i = 0; i < prices.size(); i++) {
        low = min(low, prices[i]); // 取最左最⼩价格
        result = max(result, prices[i] - low); // 直接取最⼤区间利润
    }
    return result;

}


//感觉这个想法跟上面的差不多 dp[i][0]一直存的是负数 然后一直找这个最小的负数  dp[i][0] 存利润 找最大利润
int maxProfit1(vector<int>& prices) {
    int len = prices.size();
    if (len == 0) return 0;
    vector<vector<int>> dp(len, vector<int>(2));
    dp[0][0] -= prices[0];
    dp[0][1] = 0;
    for (int i = 1; i < len; i++) {

        dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
        dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);
    }
    return dp[len - 1][1];
}

//自己又写一遍
int maxProfit3(vector<int>& prices) {

    int minV=prices[0];
    int result=0;
    for (int i = 0; i < prices.size(); ++i) {
        minV=min(minV,prices[i]);
        result=max(result,prices[i]-minV);
        
    }

    return result;
}

//第二种dp方式个人感觉这边像凑数呢
//那么dp[0][0]表示第0天持有股票，此时的持有股票就⼀定是买⼊股票了，因为不可能有前⼀天推出来，
//所以dp[0][0] -= prices[0]
int maxProfit4(vector<int>& prices) {


    vector<vector<int>> dp(prices.size(),vector<int>(2,0));
    //dp[i][0] 代表投入后自己剩余最多 例如自己投入7 剩下-7  之后投入-1 就一直

    dp[0][0] -= prices[0];//需要初始化

    for (int i = 1; i < prices.size(); ++i) {
        dp[i][0]= max(dp[i-1][0],-prices[i]);
        dp[i][1]= max(dp[i-1][1], dp[i][0]+prices[i]);
    }

    return dp[prices.size()-1][1];
}